Introducción: La Neumonía Adquirida en la comunidad constituye una de las principales entidades dentro de las infecciones respiratorias agudas causante de morbilidad y mortalidad en todo el mundo. Objetivo: Determinar la prevalencia de pacientes adultos hospitalizados por Neumonía Adquirida en la Comunidad en el servicio de hospitalización de medicina del Hospital Vitarte en el periodo Julio 2013-Julio 2015 Metodología: Estudio descriptivo, retrospectivo, transversal de una población de 122 pacientes mayores e igual de 18 años de edad con diagnóstico de egreso de Neumonía Adquirida en la Comunidad en el Hospital Vitarte, mediante la revisión de las historias clínicas, el traslado de datos fue a una ficha de recolección e ingreso de estos al programa de SPSS versión 23.0. Resultados: Se estableció que la prevalencia fue 7,5%, el 55,7% de los pacientes fueron se sexo masculino, el 72,9% fueron mayores de 55 años y la edad media fue de 64,8 años. La tos seca, fiebre y disnea fueron las manifestaciones clínicas encontradas con más frecuencia. La comorbilidad más frecuente fue la Hipertensión Arterial con un 31,1%. Del total de pacientes el 48,4% presentó un CURB 65 con una puntuación de 2 puntos y el 28,7% presentó una puntuación de >=3 puntos. La mortalidad fue 8,2% y del total de fallecidos, el 80% tuvo un puntuación del CURB 65 >=3 puntos. Conclusión: La prevalencia de Neumonía Adquirirda en la comunidad fue 7,5%.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(社会健康医学) / 甲第19639号 / 社医博第72号 / 新制||社医||9(附属図書館) / 32675 / 京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻 / (主査)教授 今中 雄一, 教授 佐藤 俊哉, 教授 木原 正博 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Public Health / Kyoto University / DFAM

"The potential hazard of using curbs on high-speed roadways has been a concern for highway designers for almost half a century. Curbs extend 75-200 mm above the road surface for appreciable distances and are located very near the edge of the traveled way, thus, they constitute a continuous hazard for motorist. Curbs are sometimes used in combination with guardrails or other roadside safety barriers. Full-scale crash testing has demonstrated that inadequate design and placement of these systems can result in vehicles vaulting, underriding or rupturing a strong-post guardrail system though the mechanisms for these failures are not well understood. For these reasons, the use of curbs has generally been discouraged on high-speed roadways. Curbs are often essential, however, because of restricted right-of-way, drainage considerations, access control, delineation and other curb functions. Thus, there is a need for nationally recognized guidelines for the design and use of curbs. The primary purpose of this study was to develop design guidelines for the use of curbs and curb-barrier combinations on roadways with operating speeds greater than 60 km/hr. The research presented herein identifies common types of curbs that can be used safely and effectively on high-speed roadways and also identifies the proper combination and placement of curbs and barriers that will allow the traffic barriers to safely contain and redirect an impacting vehicle. Finite element models of curbs and curb-guardrail systems were developed, and the finite element program, LS-DYNA, was used to investigate the event of a vehicle traversing several curb types. Finite element analysis was also used in the analysis of a vehicle impacting a number of curb-guardrail combinations. The results obtained from these analyses were synthesized with the results of previous studies, which involved full-scale crash testing, computer simulation, and other methods. The combined information was then used to develop a set of guidelines for using curbs and curb-barrier combinations on high-speed roadways."

Modern day cars are often equipped with a variety of sensors that collect information about the car and its surroundings. The stereo camera is an example of a sensor that in addition to regular images also provides distances to points in its environment. This information can, for example, be used for detecting approaching obstacles and warn the driver if a collision is imminent or even automatically brake the vehicle. Objects that constitute a potential danger are usually located on the road in front of the vehicle which makes the road surface a suitable reference level from which to measure the object's heights. This Master's thesis describes how an estimate of the road surface can be found to in order to make these height measurements. The thesis describes how the large amount of data generated by the stereo camera can be scaled down to a more effective representation in the form of an elevation map. The report discusses a method for relating data from different instances in time using information from the vehicle's motion sensors and shows how this method can be used for temporal filtering of the elevation map. For estimating the road surface two different methods are compared, one that uses a RANSAC-approach to iterate for a good surface model fit and one that uses conditional random fields for modeling the probability of different parts of the elevation map to be part of the road. A way to detect curb lines and how to use them to improve the road surface estimate is shown. Both methods for road classification show good results with a few differences that are discussed towards the end of the report. An example of how the road surface estimate can be used to detect obstacles is also included.

El objetivo del estudio fue determinar la utilidad de la proteína C reactiva (PCR) en el manejo de la neumonía adquirida de la comunidad (NAC). Se estudiaron de forma prospectiva 169 pacientes con diagnóstico de NAC. Se utilizó como criterio diagnóstico de la presencia de infiltrado en radiografía de tórax anteroposterior frente y perfil, más uno de los siguientes signos y/o síntomas: fiebre o hipotermia, rales crepitantes, tos productiva y hemocultivos o cultivo de esputo con gérmenes compatibles con el diagnóstico de NAC. La edad promedio fue de 70,96 años (rango 25-97 años). La distribución por sexo fue la siguiente femenino 52% y masculino 48%. La mortalidad observada fue 7,69 % (13/169). Se compararon dos scores de severidad de neumonía: PSI (Pneumonia Severity Index) y CURB-65 (Confusion, Urea, Respiratory Rate, Blood Preasure, Age > 65) con proteína C reactiva. Se establecieron cinco categorías de PCR: I menor a 29 mg/l, II entre 29 y 39 mg/l, III entre 40 y 59 mg/l, IV 60 y 75 mg/l y V mayores 76 mg/l. Se consideraron valores positivos mayores o iguales a 39 mg/l. Se encontró correlación entre CURB-65 y PSI y entre CURB-65 (en todas las clases de severidad) y PCR (P < 0,000), como así también entre PSI categoría IV y PCR (P < 0,007). Los valores de PCR poseen relación con respecto a la gravedad de la neumonía utilizando CURB65.

Curbs and road markings were designed to provide a visual low-level spatial perception of road environments. In this sense, a perception system capable of detecting those road features is of utmost importance for an autonomous vehicle. In vision-based approaches, few works have been developed for curb detection, and most of the advances on road marking detection have aimed lane markings only. Therefore, to detect all these road features, multiple algorithms running simultaneously would be necessary. Alternatively, as the main contribution of this work, it was proposed to employ an architecture of Fully Convolutional Neural Network (FCNN), denominated as 3CSeg-Multinet, to detect curbs and road markings in a single inference. Since there was no labeled dataset available for training and validation, a new one was generated with Brazilian urban scenes, and they were manually labeled. By visually analyzing experimental results, the proposed approach has shown to be effective and robust against most of the clutter present on images, running at around 10 fps in a Graphics Processing Unit (GPU). Moreover, with the intention of granting spatial perception, stereo vision techniques were used to project the detected road features in a point cloud. Finally, as a way to validate the applicability of the proposed perception system on a vehicle, it was also introduced a vision-based metric localization model for the urban scenario. In an experiment, compared to the ground truth, this localization method has revealed consistency on its pose estimations in a map generated by LIDAR. / Guias e sinalizações horizontais foram projetados para fornecer a percepção visual de baixo nível do espaço das vias urbanas. Deste modo, seria de extrema importância para um veículo autônomo ter um sistema de percepção capaz de detectar tais características visuais. Em abordagens baseadas em visão, poucos trabalhos foram desenvolvidos para detecção de guias, e a maioria dos avanços em detecção de sinalizações horizontais foi focada na detecção de faixas apenas. Portanto, para que fosse possível detectar todas essas características visuais, seria necessário executar diversos algoritmos simultaneamente. Alternativamente, como sendo a principal contribuição deste trabalho, foi proposto a adoção de uma Rede Neural Totalmente Convolutiva, denominado 3CSeg-Multinet, para detectar guias e sinalizações horizontais em apenas uma inferência. Como não havia um conjunto de dados rotulados disponível para treinar e validar a rede, foi gerado um novo conjunto com imagens capturadas em ambiente urbano brasileiro, e foi realizado a rotulação manual. Através de uma análise visual dos resultados experimentais obtidos, o método proposto mostrou-se eficaz e robusto contra a maioria dos fatores que causam confusão nas imagens, executando a aproximadamente 10 fps em uma GPU. Ainda, com o intuito de garantir a percepção espacial, foram usados métodos de visão estéreo para projetar as características detectadas em núvem de pontos. Finalmente, foi apresentado também um modelo de localização métrica baseado em visão para validar a aplicabilidade do sistema de percepção proposto em um veículo. Em um experimento, este método de localização revelou-se capaz de manter as estimativas consistentes com a verdadeira pose do veículo em um mapa gerado a partir de um sensor LIDAR.

這篇論文主要是要建構一個在考慮經濟面及效率面下，評估公有路邊停車場經營管理績效的機制。當考慮經濟面及效率面時，包含權利金委外、開單勞務委外及人力派遣與政府自辦的比較，何者較具有經營管理優勢。本文選擇以這四個制度為分析對象的理由，主要是源自於公共選擇理論。另外，評估方法則應用層級分析法來評估這四個經營管理機制。而在考慮經濟與效率為目標下，評估指標分別從投入與產出這二個面向著手，其中投入面向之評估指標有人力、設備及費用，產出面向之評估指標則有每格位開單率及每人每日營收金額等。以臺北市西門地區做為實證分析對象，透過問卷調查24名專家學者對評估指標的權重，再以簡單加權法求算各個替選方案評點，研究結果發現，開單勞務委外為最優方案，其次為權利金委外，而政府自辦在經濟及效率面向，與其他三個方案比較結果，顯示最不具有經營管理優勢。 / This thesis is aimed at construct the scheme of evaluating the management economy and efficiency for public curb parking lot. Those which draw up the parking charge list including of royalty, labor-outsourcing and leased work, are compared with the government manages oneself, when consideration economy and efficiency which alternative has the superiority of operation and management. The rationale to choice these four alternatives as evaluative object is the public choice theory. Moreover, the consideration of performance evaluation has three indicators such as manpower, facility and expenditure under the schema of input, and two indicators such as the rate of draw up the parking charge list for a parking space and each person of daily earning under the schema of output. Further, analysis hierarchy process and SAW are applied for the appraisal method. In empirical study, 24 experts replied our questionnaire survey. The result suggest that the priority alternative is labor outsourcing and the government manages oneself is inferior to other three alternatives. We develop a framework to promote a better understanding of the important of public curb parking lot performance management. Using the review literature and the results an empirical study of Taipei’s curb parking lots, we developed the framework presented herein, in hope that if would stimulate more interest in this area.

Localization is one of the fundamental components of autonomous vehicles by enabling tasks as overtaking, lane keeping and self-navigation. Urban canyons and bad weather interfere with the reception of GPS satellite signal which prohibits the exclusive use of such technology for vehicle localization in urban places. Alternatively, map-aided localization methods have been employed to enable position estimation without the dependence on GPS devices. In this solution, the vehicle position is given as the place that best matches the sensor measurement to the environment map. Before building the maps, feature sof the environment must be extracted from sensor measurements. In vehicle localization, curbs and road markings have been extensively employed as mapping features. However, most of the urban mapping methods rely on a street free of obstacles or require repetitive measurements of the same place to avoid occlusions. The construction of an accurate representation of the environment is necessary for a proper match of sensor measurements to the map during localization. To prevent the necessity of a manual process to remove occluding obstacles and unobserved areas, a vehicle localization method that supports maps built from partial observations of the environment is proposed. In this localization system,maps are formed by curb and road markings extracted from multilayer laser sensor measurements. Curb structures are detected even in the presence of vehicles that occlude the roadsides, thanks to the use of robust regression. Road markings detector employs Otsu thresholding to analyze infrared remittance data which makes the method insensitive to illumination. Detected road features are stored in two map representations: occupancy grid map (OGM) and Gaussian process occupancy map (GPOM). The first approach is a popular map structure that represents the environment through fine-grained grids. The second approach is a continuous representation that can estimate the occupancy of unseen areas. The Monte Carlo localization (MCL) method was adapted to support the obtained maps of the urban environment. In this sense, vehicle localization was tested in an MCL that supports OGM and an MCL that supports GPOM. Precisely, for MCL based on GPOM, a new measurement likelihood based on multivariate normal probability density function is formulated. Experiments were performed in real urban environments. Maps were built using sparse laser data to verify there ronstruction of non-observed areas. The localization system was evaluated by comparing the results with a high precision GPS device. Results were also compared with localization based on OGM. / No contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.

The IDSA Community-Acquired Pneumonia (CAP) Guideline recommends ceftriaxone in combination with doxycycline as an alternative to combination therapy with ceftriaxone and azithromycin for non-intensive care unit (ICU) patients hospitalized with CAP. This is an attractive alternative regimen due to recent concerns of increased cardiovascular risk associated with azithromycin. The objective of this study was to compare the clinical outcomes of azithromycin and doxycycline each in combination with ceftriaxone for non-ICU Veterans hospitalized with CAP.

Localization is one of the fundamental components of autonomous vehicles by enabling tasks as overtaking, lane keeping and self-navigation. Urban canyons and bad weather interfere with the reception of GPS satellite signal which prohibits the exclusive use of such technology for vehicle localization in urban places. Alternatively, map-aided localization methods have been employed to enable position estimation without the dependence on GPS devices. In this solution, the vehicle position is given as the place that best matches the sensor measurement to the environment map. Before building the maps, feature sof the environment must be extracted from sensor measurements. In vehicle localization, curbs and road markings have been extensively employed as mapping features. However, most of the urban mapping methods rely on a street free of obstacles or require repetitive measurements of the same place to avoid occlusions. The construction of an accurate representation of the environment is necessary for a proper match of sensor measurements to the map during localization. To prevent the necessity of a manual process to remove occluding obstacles and unobserved areas, a vehicle localization method that supports maps built from partial observations of the environment is proposed. In this localization system,maps are formed by curb and road markings extracted from multilayer laser sensor measurements. Curb structures are detected even in the presence of vehicles that occlude the roadsides, thanks to the use of robust regression. Road markings detector employs Otsu thresholding to analyze infrared remittance data which makes the method insensitive to illumination. Detected road features are stored in two map representations: occupancy grid map (OGM) and Gaussian process occupancy map (GPOM). The first approach is a popular map structure that represents the environment through fine-grained grids. The second approach is a continuous representation that can estimate the occupancy of unseen areas. The Monte Carlo localization (MCL) method was adapted to support the obtained maps of the urban environment. In this sense, vehicle localization was tested in an MCL that supports OGM and an MCL that supports GPOM. Precisely, for MCL based on GPOM, a new measurement likelihood based on multivariate normal probability density function is formulated. Experiments were performed in real urban environments. Maps were built using sparse laser data to verify there ronstruction of non-observed areas. The localization system was evaluated by comparing the results with a high precision GPS device. Results were also compared with localization based on OGM. / No contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.